高效的相机陷阱图像审查流程
计算机视觉与模式识别
2019-07-17 v1
摘要
世界各地的生物学家使用相机陷阱监测生物多样性和野生动物种群密度。计算机视觉界在自动化相机陷阱中物种分类挑战方面已取得进展，但将某一地区训练的模型应用于不同地区采集的图像已被证明十分困难。在某些情况下，由于背景变化以及先前未见物种的出现，准确率在新地区会灾难性下降。我们提出了一种流程，利用预训练的通用动物检测器和较少的标注图像来训练分类模型，从而在新地区高效获得准确结果。
引用
@article{arxiv.1907.06772,
title = {Efficient Pipeline for Camera Trap Image Review},
author = {Sara Beery and Dan Morris and Siyu Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.06772},
year = {2019}
}
备注
From the Data Mining and AI for Conservation Workshop at KDD19